Hochwasserfrühwarnsystem

Ziel des Projektes
Verbesserung der Hochwasserfrühwarnung im Bereich der Stadt Goslar durch die Einrichtung neuer Pegelmessstellen und die Verwendung maschineller Lernverfahren (künstlicher Intelligenz) zur Vorhersage von Hochwasserereignissen an ebendiesen.

Hintergrund
Im Juli 2017 wurde die Goslarer Altstadt durch ein erhebliches Hochwasser stark geschädigt. Zuvor waren innerhalb von 50 Stunden über 300 Liter Regen pro Quadratmeter gefallen. Auf Grund der Lage am nördlichen Harzrand und der sehr kurzen Wege erreichte das abfließende Wasser in der Gose die Altstadt sehr schnell. Wegen Dauerregens und Überflutungen rief der Landkreis Goslar am 26.07.2017 den Katastrophenfall aus.

Das Institute for Software and Systems Engineering (ISSE) und die silverLabs beschäftigen sich seit seither mit der Vorhersage von Hochwasserereignissen, hauptsächlich am Beispiel der Altstadt Goslars. Im Rahmen dreier Seminararbeiten wurde der Zusammenhang zwischen verschiedenen Wetter- und Pegeldaten und Aussagen wie „Hochwasser in einer Stunde“, „Hochwasser in zwei Stunden“ und „Hochwasser in vier Stunden“ am Pegel Sennhütte betrachtet.
Die Studierenden verwendeten verschiedene Frameworks, um diese zusätzlich untereinander vergleichen zu können. Die benötigten Daten wurden freundlicherweise von den Harzwasserwerken und dem Institut für Elektrische Informationstechnik (IEI) der TU Clausthal für ein bereitgestellt. Als Hochwasser wurde ein Pegelstand von mehr als 40 cm am Pegel Sennhütte definiert. Die Ergebnisse bezüglich der Vorhersage von Hochwasser in ein bzw. zwei Stunden waren mit allen eingesetzten Frameworks vergleichbar und ermutigend.

Auf Basis dieser Arbeiten wurde ein Kooperationsprojekt zwischen einem Studierenden und den regionalen Partnern der silverLabs durchgeführt. Hierzu wurde die Datenbasis vergrößert (bessere zeitliche Auflösung, längerer Zeitraum) und erneut ein System zum überwachten Lernen auf Basis von TensorFlow aufgesetzt. Betrachtet wurde der Zeitraum vom 01.11.2003 bis zum 30.06.2018. In Summe wurden 514.176 Datenpunkte verarbeitet. Prognosen von Hochwasser wurden erneut am Pegel Sennhütte betrachtet – hierbei wurden in unterschiedlichen Experimenten Pegelstände von mehr als 40cm, 50cm, ..., 80cm als Hochwasser definiert. Die Prognose funktionierte hier mit bis zu vier Stunden Vorlauf sehr gut.

Das Hochwasser von 2017 wurde zuverlässig mit 4 Stunden Vorwarnzeit erkannt, es wurden keine Hochwasserereignisse übersehen (es kamen keine Falsch-Negativen Ergebnisse vor).
Bei 4 Stunden Vorwarnzeit und einem Hochwasserpegel von 50cm kam es im Test-Zeitraum vom 01.01.2014 bis zum 30.06.2018 zu 14 Fehlalarmen, bei einer Stunde Vorwarnzeit reduzierte sich diese Zahl auf 9 Fehlalarme. Diese Werte lassen sich durch weitere Nachbereitung der Daten und manuelle Bewertung der Situation im Vorfeld einer konkreten Alarmierung weiter reduzieren. Generell kann der Schluss gezogen werden, dass die Vorhersage von hochwasserartigen Pegelständen mit einem zeitlichen Vorlauf von bis zu vier Stunden möglich ist.
In einem vorerst letzten Schritt wurde die Vorhersage von konkreten Pegelständen an einem gegebenen Standort untersucht. Für eine Vorhersage des Pegelstands mit einer Stunde Vorlauf lag die Vorhersagegüte je nach akzeptierter Abweichung zwischen 95% (keine Abweichung) und 99.9% (max. 3 cm Abweichung).

Weiterer Verlauf

Grundsätzlich halten alle Partner - die Stadt Goslar, die Harzwasserwerke und die TU Clausthal - das Projekt für zukunftsweisend und hat daher weitere Fördermittel beantragt. Dabei geht es vorallem um eine Übtragbarkeit der Prognose an andere Standorte sowie die Verbesserung von Prognosen unter der Prämisse geringerer Fehlalarme.

Bildquelle: Hoffmeister